AI, ML 등 단말 기술․시스템 아우르는총체적 부가가치 생산
아마존․구글․애플․페북이 주도, “네이버․LG 등도 뒤늦게 합류”
개별 단말 기술이나 시스템, 장치들을 포괄하고 아우르며 총체적 부가가치를 생산하는 ‘기지’ 역할을 하는 플랫폼이 ICT혁명에서 승부를 가리는 요소로 강조되고 있다.
이미 구글과 애플, 페이스북, 아마존은 세계 플랫폼 시장의 4대 메이저로 군림하며, 플랫폼 경제를 좌우하고 있다. 예컨대, 지난해 하반기 이후 특히 세계 클라우드 시장에서 전형적인 차세대 플랫폼으로 주목받는 아마존의 인공지능 플랫폼 ‘세이지메이커’(SageMaker)도 그 중 하나다.
이는 데이터 프로세스와 마이닝, 이를 기반으로 한 수익모델의 구축, 학습 및 튜닝 등 피드백, 이로부터 개발된 소프트웨어 배포와 관리 등 인공지능(혹은 머신 러닝)의 워크플로우(공정)을 일관된 체제에서 관리하며, 조정하는 것이다.
전형적 차세대 플랫폼 ‘아마존 세이지메이커’
‘세이지메이커’가 보여주듯, 글로벌 클라우드 시장은 다양한 인공지능(AI)이나 머신러닝(ML)을 쉽게 개발하고, 이를 실용화할 수 있도록 최적화된 클라우드 플랫폼 구축 경쟁이 치열하다. 기존의 AI 및 ML을 실용화하기 위해선 복잡한 절차와 기술이 필요했다. 그러나 아마존과 구글 등은 이를 효율적으로 도입·활용하기 위해 기존 플랫폼을 개선하거나 새로운 기능을 추가한 ‘클라우드 AI 서비스(AI as a Service : AaaS)’를 개발, AI의 생활화 내지 실용화를 기한 것이다.
클라우드 플랫폼 시장은 이미 지난 2018년부터 이같은 실용화를 위한 전략적 진화 과정을 거듭하며 고도화된 인공지능의 실용화, 즉 ‘AaaS’를 향한 변신을 거듭해오고 있다. 전문가들마다 각기 다른 분석을 가하고는 있으나, 글로벌 클라우드 플랫폼 시장의 전략 포인트는 이른바 ‘AaaS(AI as a Service)’, 즉 (실용화되는) 서비스로서의 인공지능에 방점을 찍고 있는 것이다.
애초 클라우드 시장은 IaaS(서비스형 인프라)에 주력했으나, 점차 PaaS(서비스형 플랫폼)을 구축했고, 이를 바탕으로 SaaS (서비스형 소프트웨어)를 실용화했다. 그러던 것이 지난 2018년을 전후한 시기부터는 AIaaS(서비스형 인공지능)으로 진화해온 것이다. ICT산업의 최근 추세답게 결국 인공지능이 그 핵심이 되며, 이를 장착한 플랫폼의 중요성이 부각되고 있는 현상이다.
세계 ‘AIaaS’ 시장 규모 역시 지난 2018년엔 15억2천만 달러였으나, 2023년에는 108억8천만 달러에 이를 것으로 예상된다. 그 선두엔 역시 아마존, 구글, MS 등 주요 글로벌 클라우드 기업들이 포진하고 있다.
클라우드 플랫폼 ‘머신러닝을 개발, 수익성 분석․통제, 배포…’
이런 진화를 거친 세계 AI 클라우드 플랫폼 시장은 이제 기업이 머신러인으로 신규 비즈니스를 창출하거나 비용을 절감할 수 있도록, 아예 머신러닝 모델을 생성하고 훈련한다. 나아가선 서비스 배포와 모니터링 등을 통합적인 머신러닝 개발까지 해내는 단계에 이르렀다.
아마존 ‘세이지메이커’는 이를 위한 대표적인 ‘End-to-End 머신러닝 플랫폼’으로서 플랫폼으로서 갖춰야 할 알파와 오메가를 과시한다. 세이지메이커는 최근에는 머신러닝 모델 개발 및 배포를 위한 완전 통합 개발 환경인 ‘세이지메이커 스튜디오’와 이를 구성하는 머신러닝인 ‘세이지메이커 노트북’, 그리고 머신러닝 모델을 비교 분석하는 ‘세이지메이커 엑스페리먼트’, 또 개발된 수익형 머신러닝 모델을 학습·보정·선택하는 ‘세이지메이커 오토파일럿’, 수익 모델을 최적화하는 ‘세이지메이커 디버거’, 머신러닝 모델의 이탈(오작동?)을 감지하는 ‘세이지메이커 모델 모니터’ 등의 첨단 인공지능 시스템을 개발, 장착했다. 가히 ICT비즈니스 세계에서 ‘신의 경지’라고 할 만한 것이다.
구글도 이에 못지않다. 구글 클라우드 플랫폼 ‘텐서플로 엔터프라이즈’는 머신러닝 모델을 보다 쉽게 개발·구축할 수 있도록, 머신러닝 자체를 개발할 도구를 제공한다. 딥러닝 VM(virtual machine : 구동 장치)를 통해 ML 워크로드 처리 속도를 가속화하여 손쉽게 AI 모델을 구축하고 확장, 실용화한다.
마이크로소프트도 자체 클라우드 플랫폼 ‘애저 머신러닝 서비스’를 활용하고 있다. 이는 한번의 클릭으로 ML모델을 선정하고, 그 보정을 자동화한다. 플랫폼을 통해 머신러닝을 개발, 운영함으로써 생산성을 높이며, 오픈소스 프레임워크로 사용할 수도 있게 한다.
네이버․LG CNS․마인즈랩도 가세
그러면 국내 클라우드 기업들은 어떠한가. 국내에서도 AI·ML에 활용할 수 있는 클라우드 플랫폼을 구축하는 움직임이 최근 가속화되고 있다. 국내 클라우드 시장은 주로 대기업을 중심으로 AI·ML 개발을 위한 클라우드 플랫폼 출시가 본격적으로 이뤄지고 있다. 간혹 ‘마인즈랩’ 등 중소 IT기업에서도 클라우드 기반 AI 서비스 개발을 하는 사례도 눈에 띈다.
네이버는 현재 자체 플랫폼 ‘클로바’를 통해 다양한 디바이스 기기들과 연결하여 AI 기반 검색기능을 선보이고 있다. 이는 날씨 정보, 음악 추천, 번역 등 다양한 기능들을 제공하는 한편, ‘클로바 스킬 툴’을 통해 AI 기반 콘텐츠나 서비스 개발도 가능하다.
LG CNS도 자체 플랫폼 ‘DAP’를 통해 클라우드 기반으로 AI 플랫폼을 학습시키고, AI 서비스 모델을 생성하는 AI 빅데이터 플랫폼으로서 기능을 발휘하고 있다. 이는 또 머신러닝·딥러닝 기반의 다양한 AI 분석 기능도 하고 있다.
IT중소기업인 마인즈랩도 자사가 개발한 플랫폼 ‘maum.ai’로 음성, 언어, 사고, 시각 등 인공지능 각 영역에서 핵심 기술을 모듈화하고 있다. 이는 사용자가 원하는 분야에 맞춤형으로 적용할 수 있는 인공지능 플랫폼마인즈랩이다.
이들 국내 기업들도 글로벌 시장에 잇달아 진출하고 있다. 그러나 “AI·ML 개발을 위한 클라우드서비스를 넘어서 ML 워크로드(공정, 프로세스)에 따라 비용 대비 효율적인 기능을 하도록 업그레이드하고, 첨단기술을 접목한 다양한 기술개발이 중요하다”는 전문가들의 조언이 뒤따른다.
김예지 기자